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基于多专家和MDNet的视觉目标跟踪方法
1
作者
张知明
李国荣
黄庆明
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第6期836-844,共9页
近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法取得了较大成功。但由于视频中,背景、光照及目标的表观不断变化,且伴有遮挡的发生,给视频中的目标跟踪带来很大困难。传统方法主要通过在线更新跟踪器的方式解决这个问...
近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法取得了较大成功。但由于视频中,背景、光照及目标的表观不断变化,且伴有遮挡的发生,给视频中的目标跟踪带来很大困难。传统方法主要通过在线更新跟踪器的方式解决这个问题。但是视频信息内容复杂多变,在线更新和维持一个跟踪器很难应对后续视频中复杂的数据,容易导致误差积累。为解决这个问题,基于已有跟踪器MDNet,提出一种基于多专家跟踪器的目标跟踪方法。首先通过MDNet学习所有视频中目标的共有特征,使其能够较好地描述目标。然后在跟踪过程中,根据跟踪结果动态地构建多个专家跟踪器,以增加跟踪器的鲁棒性。最后根据每个专家的评价函数选择最佳的专家跟踪器,用于跟踪当前帧中的目标。实验表明,与MDNet相比,所提方法显著地提升了跟踪性能。
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关键词
视觉目标跟踪
多专家
多决策整合
MDNet
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题名
基于多专家和MDNet的视觉目标跟踪方法
1
作者
张知明
李国荣
黄庆明
机构
中国科学院大学计算机科学与技术学院
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第6期836-844,共9页
基金
国家自然科学基金(61931008,61772494)资助。
文摘
近年来,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法取得了较大成功。但由于视频中,背景、光照及目标的表观不断变化,且伴有遮挡的发生,给视频中的目标跟踪带来很大困难。传统方法主要通过在线更新跟踪器的方式解决这个问题。但是视频信息内容复杂多变,在线更新和维持一个跟踪器很难应对后续视频中复杂的数据,容易导致误差积累。为解决这个问题,基于已有跟踪器MDNet,提出一种基于多专家跟踪器的目标跟踪方法。首先通过MDNet学习所有视频中目标的共有特征,使其能够较好地描述目标。然后在跟踪过程中,根据跟踪结果动态地构建多个专家跟踪器,以增加跟踪器的鲁棒性。最后根据每个专家的评价函数选择最佳的专家跟踪器,用于跟踪当前帧中的目标。实验表明,与MDNet相比,所提方法显著地提升了跟踪性能。
关键词
视觉目标跟踪
多专家
多决策整合
MDNet
Keywords
visual object tracking
multiple experts
multiple decisions fusion
MDNet
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多专家和MDNet的视觉目标跟踪方法
张知明
李国荣
黄庆明
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022
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